8 askelta ensimmäiseen datatieteen työpaikkaasi pääsemiseksi

Datatieteen työn löytäminen ei ole mitenkään helppoa. Useat taitavat datatieteilijät uhraavat aikaansa, energiaansa ja resurssejaan sertifikaattien hankkimiseen saadakseen vain murskaavia vastauksia työhakemuksiinsa.

Jos se olet sinä, meillä on sinulle hyviä uutisia. Ensimmäisen datatieteen työpaikan saamisen ei tarvitse olla niin vaikeaa. Oikeiden taitojen oppimisesta palkan neuvottelemiseen, tässä on kahdeksan vaihetta ensimmäiseen datatieteen työpaikkaasi.

1. Tunnista ja kehitä kysyttyjä datatieteen taitoja

Rekrytoijat ja rekrytointipäälliköt etsivät taitoja, jotka hyödyttävät heidän yrityksiään eniten. Varmista siis, että hankit datatieteen taitoja, jotka antavat sinulle etulyöntiaseman, ennen kuin haet mihinkään virkaan. Useimmat korkeapalkkaiset datatieteen roolit edellyttävät ohjelmoinnin, tilastojen, tiedonhallinnan, ekonometiikan jne.

Näiden taitojen kehittäminen lisää työmahdollisuuksiasi, sillä työnantajat haluavat kokeneita henkilöitä työskentelemään tietojensa parissa ja hyödyntävän sen arvoa. Hanki siis tietoisesti käytännön tietoa, kuten

reaalimaailman SQL-kokemus, ansaitse sertifikaatteja vaativilla aloilla ja vahvista teknistä asiantuntemustasi.

Oikeiden taitojen oppiminen on välttämätöntä, mutta et todennäköisesti saavuta haluamiasi tuloksia ilman oikeaa arsenaalia. Työnantajilla on erityistarpeita, eivätkä kaikki työkalut tai ohjelmistot välttämättä houkuttele heitä. Esimerkiksi työnantaja voi käyttää SQL-kirjastoa tietokantansa hallintaan. SQL-ohjelmoija, jolla on vain vähän tai ei ollenkaan tietoa kyseisestä kirjastosta, ei pystyisi hallitsemaan sitä tehokkaasti, mikä heikentäisi heidän mahdollisuuksiaan.

Hyviä esimerkkejä suosituista työkaluista ovat mm tietotieteen kirjastot Pythonille, Jupyter Notebook, Git, Tableau ja paljon muuta. Nämä työkalut monipuolistavat osaamistasi ja laajentavat mahdollisuuksiasi työmarkkinoilla.

3. Luo voittoisa ansioluettelo ja portfolio

Mukaan Zippia61 % palkkaavista johtajista pitää räätälöityjä ansioluetteloita ykköstaktiikkana työllistymismahdollisuuksien parantamiseksi. Siksi hyvän ansioluettelon laatiminen on ensiarvoisen tärkeää ensimmäisen datatieteen työpaikan saavuttamiseksi, sillä se luo erinomaisen ensivaikutelman.

Varmista, että ansioluettelosi on ammattimainen ja että siinä on helppolukuinen muoto, joka korostaa taitojasi ja saavutuksiasi. Muut välttämättömät vinkkejä voittoisaan ansioluetteloon sisältää työnkuvauksen avainsanojen käyttämisen, lyhyiden yhteenvetojen kirjoittamisen, mitattavissa olevien tulosten korostamisen ja merkittävien todistusten sisällyttämisen.

Lisäksi online-portfolio, joka näyttää käytännön kokemuksesi, on ensiarvoisen tärkeä kykyjesi osoittamisessa todellisissa skenaarioissa. Kun liität sellaisen ansioluetteloosi, työnantajasi näkee paremmin osaamisesi, mikä lisää mahdollisuuksiasi.

4. Hae työpaikkoja

Kuten kaikissa muissakin hakemuksissa, sinun tulee lukea työnkuva huolellisesti ja tutustua haluamaasi tehtävään. Lisäksi opit kaiken mahdollisesta toimialasta, jolle haet, ja ongelmista, joita potentiaalinen työnkuvasi pyrkii ratkaisemaan.

Kun etsit työpaikkailmoituksia, ole valikoiva ja etsi strategisesti töitä, jotka täyttävät vaatimukset ja joista olet kiinnostunut. Räätälöi myös ansioluettelosi ja saatekirjesi aina kuhunkin tehtävään ja liitä hakemukseesi työnantajan nimi ja yhteystiedot. Tämä johtuu siitä, että huono sovellus voi olla yksi syistä, ettet pääse haastatteluun.

Mistä löydät työpaikkailmoituksia? Sinulla on lukuisia vaihtoehtoja, mukaan lukien työpaikkasivustot, yrityksen urasivut ja verkottumisalustat, kuten LinkedIn. Minkä tahansa valitsetkin, jatka hakemista, kunnes saat tarjouksen. Älä lannistu hylkäyksistä tai hiljaisuudesta, vaan jatka ansioluettelosi ja saatekirjeesi parantamista, laajenna verkostoasi ja etsi uusia mahdollisuuksia.

5. Valmistaudu haastatteluun

Vaikutuksen tekeminen haastattelijaasi on avain datatieteen työpaikan saavuttamiseen. Joten on välttämätöntä valmistautua riittävästi päivittämällä tietosi teknisistä ja pehmeistä taidoista ennen määrättyä haastattelupäivää.

Tilastojen, todennäköisyyksien, ohjelmoinnin ja koneoppimisen parantaminen on kriittistä, sillä nämä ovat työnantajan tarvitsemia parhaita datatieteen taitoja. Tarvitset myös käytännön päivitystä tietojen puhdistamiseen ja suodattamiseen, koska haastattelijat esittävät mieluummin soveltuvampia kuin teoreettisia kysymyksiä.

Vältä sillä välin kopioimasta mielettömästi koodeja tai malleja, jotka eivät kuulu sinulle, tai huijaamasta haastattelussa. Haastattelun tavoitteena on testata syvällistä tietosi ja arvioida, mitä voit toistaa työssäsi. Joten jonkun työn monistaminen tai ahmiminen ymmärtämättä prosessia voi saada sinut sekamaan haastatteluasi.

Lopuksi sinulta saatetaan kysyä joitakin käyttäytymiseen liittyviä kysymyksiä testataksesi kykyäsi tehdä yhteistyötä muiden kanssa. Näihin kuuluu tiedusteluja aiemmista erimielisyyksistä, vaikeista tilanteista, virheistä ja siitä, miten olet käsitellyt ne. Kun tiedät mitä odottaa ja valmistelet vastauksesi etukäteen, vähennät todennäköisyyttäsi jäätyä näiden osien aikana.

6. Seuraa ja saa palautetta

Seuranta lisää mahdollisuuksiasi muistuttamalla työnantajaa pätevyydestäsi ja vahvistamalla kiinnostusta ja innostusta työhön. Se voi myös auttaa sinua erottumaan muista ehdokkaista, jotka eivät välttämättä seuraa tai tekevät sen vähemmän tehokkaasti.

Jotta seuranta olisi tehokasta, odota kohtuullinen aika ennen yhteydenottoa, yleensä viikko tai kaksi hakemuksen tai haastattelun jälkeen. Liian usein tai pian tapahtuva seuranta voi painostaa työnantajaa tai näyttää tarpeettoman painostavalta.

Muista lisäksi olla lyhyt ja selkeä seurantaviestisi, olipa kyseessä sähköposti, puhelu tai muistiinpano. Kirjaudut sisään virallisia tarkoituksia varten, et epävirallista kommunikointia rakkaansa kanssa, ja suoraan asiaan meneminen auttaa säilyttämään haastattelijasi kiinnostuksen. Ilmaise tarkoituksesi ammattitaidolla, vahvista kiinnostuksesi, toista pätevyyttäsi ja ilmaise kiitollisuutesi.

Jos saat negatiivista palautetta, muista, että hylkäämistä tapahtuu, äläkä ota sitä henkilökohtaisesti. Sen sijaan arvosta tilaisuutta, opi kokemuksesta ja yritä uudelleen. Tämä parantaa mahdollisuuksiasi seuraavalla kerralla, ja saatat jopa saada paremman työpaikan kuin viimeksi.

7. Neuvottele palkastasi ja eduistasi

Raha on aina arkaluontoinen asia, mutta tämä ei tarkoita, että sinun pitäisi vältellä palkkakeskusteluja työnantajasi kanssa. Seulonta, haastattelu ja rekrytoijien palkkojen maksaminen ovat kalliita, joten yritykset ovat yleensä haluttomia ottamaan vastaan ​​tarjouksia.

Asian esittäminen kohteliaasti ja asianmukaisten tietojen tukeminen on kuitenkin erittäin tärkeää. Pyydä suurempia tuloja vahvistamalla kysyntäsi markkinatiedoilla, kilpailevilla palkoilla tai korkeamman tason datatieteen koulutuksella. Määritä sitten pienin, tavoite- ja ihannesummasi ja pyydä ihannemäärääsi. Tällä tavalla työnantajasi saa paremman käsityksen sinulle sopivista tuloista ja yrittää sovittaa yhteen parhaansa mukaan.

Joustamattomissa tapauksissa muista, että voit tehdä suotuisia kompromisseja yrityksen kanssa. Voit esimerkiksi pyytää allekirjoitusbonusta, pääomaa, enemmän palkattua vapaata (PTO), etätyötä tai joustavia työaikoja.

Lopuksi, älä ajattele toiveitasi yksin; löytää tapoja tehdä kunnioittavasti sopimuksia, jotka olisivat optimaaliset sinulle ja yrityksellesi. Nämä vinkkejä sopivaan palkkaan ja yleiset neuvottelutaidot antavat sinulle varmasti upean tarjouksen.

8. Verkostoi ja hanki suosituksia

Työsi priorisoinnissa ei ole mitään väärää, mutta verkostoitumisen pitäminen merkityksettömänä on vaarallista ammatilliselle kasvullesi. Verkostoituminen terävöittää taitojasi, pitää sinut trendien kärjessä ja avaa ovia mahdollisuuksille suositusten ja yhteyksien kautta. Mikä tärkeintä, voit muodostaa pysyviä siteitä ihmisten kanssa ja oppia heidän kokemuksistaan.

Ensinnäkin haluat etsiä erilaisia ​​tapoja verkostoitua, kuten tapaamisia, podcasteja, kahdenkeskisiä puheluita, Ristiriita, Viserrys, LinkedIntai muussa sosiaalisessa mediassa. Etsi strategia, joka toimii sinulle persoonallisuutesi ja työtilanteesi mukaan, ja toimi sen mukaan. Älä kuitenkaan unohda astua pois mukavuusalueeltasi silloin tällöin, sillä siitä on sinulle enemmän hyötyä kuin jatkuvasta rutiininomaisesta verkostoitumisstrategiasta kiinni pitämisestä.

Mitä seuraavaksi datatieteessä?

Ensimmäisen datatieteen työpaikkasi jälkeen seuraava askeleesi pitäisi olla kokemuksen hankkiminen, ja yhteistyö vahvojen datatiedeyhteisöjen, kuten Kagglen, kanssa on yksi tapa saavuttaa tämä.

Kagglen avulla voit terävöittää taitojasi työskentelemällä oikeiden tietojoukkojen kanssa ja analysoimalla lukemattomia koodiesimerkkejä. Voit myös voittaa palkintoja ja tunnustuksia kilpailuista, esittää kysymyksiä foorumeilla, rakentaa ystävyyssuhteita alan asiantuntijoiden kanssa ja tutustua uusiin mahdollisuuksiin.